Kiểm định tác động của moment bậc cao đến suất sinh lời cổ phiếu các công ty niêm yết tại việt nam

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN DOÃN MẪN

KIỂM ĐỊNH TÁC ĐỘNG CỦA MOMENT BẬC CAO ĐẾN
SUẤT SINH LỜI CỔ PHIẾU
CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016


NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN DOÃN MẪN

KIỂM ĐỊNH TÁC ĐỘNG CỦA MOMENT BẬC CAO ĐẾN
SUẤT SINH LỜI CỔ PHIẾU
CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
Mã số: 60 34 02 01

Người hướng dẫn khoa học: TS. LÊ HỒ AN CHÂU

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016


i

TÓM TẮT
Luận văn nghiên cứu vai trò của các nhân tố moment bậc cao trong giải thích sự
biến động lợi nhuận cổ phiếu. Sử dụng phương pháp ước lượng system GMM cho bộ
dữ liệu bảng không cân bằng bao gồm các công ty niêm yết được thu thập trên Sở giao
dịch chứng khoán Tp.HCM giai đoạn 2006-2015, nghiên cứu cho thấy hai nhân tố
moment bậc cao đóng vai trò quan trọng trong phân tích biến động của lợi nhuận cổ
phiếu bên cạnh nhân tố rủi ro thị trường, trong đó, nhân tố skewness có tương quan
dương đến suất sinh lời cổ phiếu còn nhân tố kurtosis có tương quan ngược lại. Nghiên
cứu cũng cho thấy, mô hình moment CAPM có khả năng giải thích tốt hơn mô hình
CAPM truyền thống. Đặc biệt, điểm nhấn của đề tài là phân tích được mức độ và chiều
hướng tác động của các moment trong điều kiện thị trường đi lên và thị trường đi xuống,
đồng thời xem xét khả năng giải thích của các nhân tố moment bậc cao ở các nhóm
ngành đến lợi nhuận cổ phiếu. Kết quả nghiên cứu cho thấy trong điều kiện thị trường
đi xuống, nhà đầu tư không nên mạo hiểm, việc gia tăng rủi ro chưa chắc gia tăng lợi
nhuận của danh mục. Nghiên cứu cũng tìm ra các ngành có mức độ ảnh hưởng mạnh
trong phân tích tác động của yếu tố moment bậc cao đến tỷ suất lợi nhuận cổ phiếu là
ngành nguyên vật liệu, công nghiệp, hàng tiêu dùng và ngành tài chính.
Tóm lại, kết quả nghiên cứu này phù hợp với một số nghiên cứu thực nghiệm trên
thế giới, đây là bằng chứng thực nghiệm cho thấy tại thị trường chứng khoán Việt Nam,
hai nhân tố moment bậc cao có ảnh hưởng đến sự biến động tỷ suất lợi nhuận cổ phiếu.

Nghiên cứu này cùng với các nghiên cứu khác tại Việt Nam cũng như trên thế giới chỉ
ra phương pháp và cách thức thực hiện để định giá một tài sản vốn và nó có giá trị sử
dụng cho các nhà đầu tư, công ty chứng khoán, quỹ đầu tư cũng như các nhà hoạch định
thị trường trong thời gian tới.


ii

LỜI CAM ĐOAN
Tôi tên: NGUYỄN DOÃN MẪN
Sinh ngày 07 tháng 01 năm 1992, tại: Khánh Hòa
Hiện công tác tại: Phòng Kế hoạch Tài Chính – Hội Sở Ngân hàng TMCP Nam Á
Là học viên Cao học khoá 16 của trường Đại Học Ngân Hàng TP. HCM
Mã số học viên: 020116140125
Cam đoan luận văn: KIỂM ĐỊNH TÁC ĐỘNG CỦA MOMENT BẬC CAO ĐẾN
SUẤT SINH LỜI CỔ PHIẾU CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM
Chuyên ngành Tài Chính – Ngân Hàng, Mã số: 62 34 02 01
Người hướng dẫn khoa học: TS LÊ HỒ AN CHÂU
Tôi cam đoan: Luận văn này chưa từng được trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ
một trường đại học nào. Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết
quả nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước
đây hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn
đầy đủ trong luận văn.
Tôi sẽ chịu trách nhiệm hoàn toàn về lời cam đoan của mình.
TP. HCM, ngày

tháng 10 năm 2016

Học viên

NGUYỄN DOÃN MẪN


iii

LỜI CẢM ƠN
Trước tiên tôi xin gửi lời cám ơn sâu sắc nhất đến cô Lê Hồ An Châu – người
thầy đã mang cảm hứng cho tôi lựa chọn chủ đề nghiên cứu, đã định hướng và nhiệt tình
hướng dẫn tôi trong suốt quá trình luận văn được hoàn thiện.
Tôi cũng xin cám ơn quý thầy/cô trường Đại Học Ngân Hàng Tp.HCM đã truyền
đạt những kiến thức nền tảng quý báu giúp tôi nắm bắt và tổng hợp được kiến thức.
Cuối cùng là lời cám ơn của tôi dành cho gia đình, các Anh/Chị/Em đồng nghiệp
cũng như bạn bè đã tạo điều kiện và động viên tôi trong giai đoạn thực hiện luận văn.
Đặc biệt, cám ơn hai em Huỳnh Cảng Siêu và Nguyễn Tùng Thanh Quí đã hỗ trợ tôi thu
thập bộ dữ liệu nghiên cứu cho luận văn.
Một lần nữa, tôi xin chân thành cám ơn!
TP. HCM, ngày

tháng 10 năm 2016

NGUYỄN DOÃN MẪN


iv

MỤC LỤC
TÓM TẮT........................................................................................................................ i
LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................... ii
LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................ iii
MỤC LỤC ..................................................................................................................... iv

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ........................................................................................ vi
DANH MỤC BẢNG .................................................................................................... vii
DANH MỤC HÌNH .................................................................................................... viii
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU .............................................................................................1
1.1. Bối cảnh nghiên cứu và lý do chọn đề tài ........................................................1
1.2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu ....................................................3
1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu...............................................................................3
1.2.2. Câu hỏi nghiên cứu ................................................................................3
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ...................................................................4
1.4. Phương pháp nghiên cứu .................................................................................4
1.5. Đóng góp của đề tài .........................................................................................5
1.6. Kết cấu đề tài ...................................................................................................5
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ TÁC
ĐỘNG CỦA YẾU TỐ MOMENT BẬC CAO ĐẾN LỢI NHUẬN CỔ PHIẾU ...........7
2.1. Lý thuyết thị trường vốn và mô hình CAPM...................................................7
2.1.1. Lý thuyết danh mục đầu tư Markowitz ..................................................7
2.1.2. Lý thuyết thị trường vốn và mô hình CAPM .........................................8
2.2. Các yếu tố moment bậc cao trong định giá tài sản ........................................11
2.2.1. Hiểu về skewness và kurtosis ...............................................................11
2.2.1.1. Yếu tố skewness ........................................................................11
2.2.1.2. Yếu tố kurtosis ...........................................................................12


v
2.2.2. Đo lường skewness và kurtosis ............................................................13
2.3. Bằng chứng thực nghiệm về tác động của yếu tố moment bậc cao đến lợi nhuận
cổ phiếu .................................................................................................................14
2.4. Giả thuyết nghiên cứu ....................................................................................20
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ..........................................................21
3.1. Dữ liệu nghiên cứu.........................................................................................21

3.2. Mô hình nghiên cứu .......................................................................................22
3.4. Phương pháp ước lượng .................................................................................26
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ......................................32
4.1. Thực trạng thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2006 - 2015 ..........32
4.2. Phân tích thực nghiệm ảnh hưởng của các nhân tố moment đến tỷ suất sinh lời
cổ phiếu .................................................................................................................35
4.2.1. Mô tả mẫu nghiên cứu..........................................................................35
4.2.2. Sự tác động của các moment đến suất sinh lời cổ phiếu ......................38
4.2.3. Tác động yếu tố thị trường đến khả năng giải thích của các moment .43
4.2.4. Tác động yếu tố ngành đến khả năng giải thích của các moment bậc cao
........................................................................................................................44
4.3. Các thảo luận về kết quả nghiên cứu .............................................................46
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH ..............................................50
5.1. Kết luận ..........................................................................................................50
5.2. Hàm ý chính sách ...........................................................................................52
5.3. Hạn chế đề tài ................................................................................................54
5.4. Hướng nghiên cứu tiếp theo ..........................................................................55
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC


vi

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt

Tiếng Anh

Tiếng Việt

2SLS

2 Stage Least Square

Ước lượng 2 giai đoạn tối thiểu

AMEX

American Stock Exchange

Sàn giao dịch chứng khoán AMEX (Mỹ)

CAPM

Capital Asset Pricing Model

Mô hình định giá tài sản vốn

FE

Fixed Effect

Tác động cố định

FEM

Fixed Effect Model

Mô hình tác động cố định

GICS

Global Industry Classification
Standard

Chuẩn phân ngành quốc tế
Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng

GLS

Generalized Least Squares

GMM

Generalized Method of Moments Phương pháp moment tổng quát

HOSE
MLE

Sở giao dịch chứng khoán Tp.HCM
Maximum Likelihood Estimator
National Association of

NASDAQ

quát

Securities Dealers Automated
Quotations

Ước lượng hợp lý cực đại
Sàn giao dịch chứng khoán NASDAQ
(Mỹ)

NYSE

The New York Stock Exchange

Sở giao dịch chứng khoán New York

OLS

Ordinary Least Squares

Phương pháp bình phương nhỏ nhất

Pooled OLS

Pooleded Ordinary Least
Squares

Phương pháp hồi quy dữ liệu gộp

RE

Random Effect

Tác động ngẫu nhiên

REM

Random Effect Model

Mô hình tác động ngẫu nhiên

Tp.HCM

Thành Phố Hồ Chí Minh

VN-Index

Chỉ số giá thị trường trên trên HOSE


vii

DANH MỤC BẢNG
Bảng

Tên Bảng

Trang

Bảng 3.1

Thống kế số lượng cổ phiếu mẫu từ 2006 – 2015

21

Bảng 3.2

Bảng thống kê ngành và số lượng cổ phiếu năm 2015

25

Bảng 4.1

Bảng thống kê tài khoản nhà đầu tư trên thị trường năm 2015

34

Bảng 4.2

Thống kê mô tả các biến

35

Bảng 4.3

Thống kê lợi nhuận cổ phiếu từng giai đoạn

36

Bảng 4.4

Thống kê lợi nhuận các ngành

37

Bảng 4.5

Lựa chọn mô hình CAPM và moment CAPM

38

Bảng 4.6

Kết quả hồi quy bằng phương pháp Pooed OLS, FE, RE

39

Bảng 4.7

Kiểm định lựa chọn mô hình

39

Bảng 4.8

Kiểm định sau ước lược bằng phương pháp Pooled OLS

40

Bảng 4.9

Kiểm định hiện tượng nội sinh

41

Bảng 4.10

Kết quả hồi quy mô hình 1 bằng phương pháp System GMM

41

Bảng 4.11

Kiểm định mở rộng của phương pháp System GMM

42

Bảng 4.12

Kết quả hồi quy mô hình 2

43

Bảng 4.13

Kết quả hồi quy mô hình 3

45


viii

DANH MỤC HÌNH
Bảng

Tên Bảng

Trang

Hình 2.1

Đường biên hiệu quả

7

Hình 2.2

Đường thị trường vốn CML

8

Hình 2.3

Đường thị trường chứng khoán SML

9

Hình 2.4

Chứng khoán được định giá thấp và cao

10

Hình 2.5

Hình dạng phân phối của yếu tố skewness

11

Hình 2.6

Hình dạng phân phối của yếu tố kurtosis

12

Hình 4.1

Biến động chỉ số VN-Index giai đoạn 2006 - 2015

32


1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
Chương này trình bày tóm lược các nội dung chính của luận văn, bao gồm bối
cảnh nghiên cứu và lý do chọn đề tài, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và
phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và kết cấu đề tài. Bên cạnh đó, những
đóng góp của luận văn và những điểm mới so với các bài nghiên cứu trước cũng sẽ được
đề cập.
1.1. Bối cảnh nghiên cứu và lý do chọn đề tài
Lợi nhuận và rủi ro là hai yếu tố luôn song hành, lợi nhuận kỳ vọng phụ thuộc
vào mức độ ưa thích rủi ro của nhà đầu tư, tuy nhiên trong thực tế, rất nhiều trường hợp
lợi nhuận không như kỳ vọng, và điều này ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả sử dụng vốn
của nhà đầu tư. Như vậy có thể thấy rằng, định giá cổ phiếu là một công đoạn khá quan
trọng trong các quyết định đầu tư của cá nhân cũng như tổ chức. Nó giúp nhà đầu tư biết

được giá trị thực của cổ phiếu, tìm kiếm cơ hội và ra quyết định đầu tư phù hợp vì trên
thực tế một công ty tốt không hẳn là cơ hội đầu tư tốt nếu giá cổ phiếu của công ty đã
được định giá quá cao.
Trên thế giới, đặc biệt là ở các quốc gia có nền kinh tế tài chính phát triển, đã có
rất nhiều nghiên cứu tìm ra mô hình định giá cổ phiếu mà điển hình nhất là mô hình định
giá tài sản vốn CAPM được đóng góp bởi hai nhà nghiên cứu Sharpe (1964) và Lintner
(1965). Một số tác giả khác trong đó có Fama và French (1993) đã mở rộng các nhân tố
trong mô hình CAPM để giải thích những gì mà mô hình CAPM chưa giải thích được
(mô hình ba nhân tố) hay Carhart (1997) bổ sung thêm nhân tố mới để phát triển thành
mô hình bốn nhân tố. Phần lớn các mô hình định giá tài sản đều dựa trên giả định rằng
suất sinh lời của chứng khoán tuân theo hàm phân phối chuẩn.
Tuy nhiên, thực tế và một số nghiên cứu khác đã cho thấy tỷ suất sinh lời của
chứng khoán không tuân theo quy luật phân phối chuẩn, chẳng hạn nghiên cứu của Fama
và Macbeth (1973). Hay một số nghiên cứu lại cho rằng phân phối tỷ suất lợi nhuận thể
hiện rõ tính bất đối xứng (Hassan và Kamil 2013, Pettengill và cộng sự 1995). Điều này
dẫn đến một câu hỏi liệu giá trị trung bình và phương sai trong mô hình định giá tài sản
chỉ sử dụng hai moment đầu tiên của phân phối tỷ suất sinh lời có thích hợp trong việc
đo lường chênh lệch tỷ suất sinh lời trung bình của cổ phiếu hay không? Rất nhiều


2
nghiên cứu cho thấy các moment bậc cao là skewness (hay còn gọi là độ lệch, độ xiên
hoặc hệ số bất đối xứng) và kurtosis (hay còn gọi là độ nhọn hoặc độ gù) có tác động
đến tỷ suất lợi nhuận cổ phiếu, Kraus và Litzenberger (1976) cho rằng skewness có tác
động ngược chiều đến lợi nhuận và mô hình sau khi bổ sung nhân tố skewness giải thích
tốt hơn so với mô hình CAPM, hay nghiên cứu của Harvey và Siddique (2000) cũng thể
hiện sự phù hợp của mô hình khi đưa thêm vào nhân tố skewness. Nhiều nghiên cứu
khác cũng minh chứng rằng các nhân tố moment bậc cao có tác động đến lợi nhuận cổ
phiếu như Hung và cộng sự (2004), Agarwal và cộng sự (2008), Doan (2011), Kostakis
và cộng sự (2012), Hassan và Kamil (2013), Ajibola và cộng sự (2014), Võ Xuân Vinh

và Nguyễn Quốc Chí (2014)…
Định giá đóng vai trò quan trọng là thế, nhưng hiện nay trên thị trường chứng
khoán Việt Nam, công việc này vẫn chưa thực sự được thực hiện một cách hiệu quả bởi
thị trường chỉ có hơn 15 năm kinh nghiệm, vẫn còn non kém, tiềm ẩn nhiều rủi ro và
khuyết điểm. Tại các công ty chứng khoán và quỹ đầu tư, việc ứng dụng các mô hình
phân tích chưa được đầu tư một cách hệ thống. Một số phần mềm chuyên dụng chủ yếu
là phân tích mô tả lại thị trường, vẽ đồ thị và thống kê số liệu, chưa có phần mềm chuyên
dụng để định giá và thiết lập các danh mục tối ưu. Một số quỹ đầu tư có sử dụng nhưng
chủ yếu là mô hình đơn giản như CAPM, mô hình chỉ số đơn mà chưa áp dụng các mô
hình khác điển hình như moment CAPM đã được chứng minh thực nghiệm là tốt hơn so
với các mô hình truyền thống. Do đó, đưa vào nghiên cứu hai nhân tố moment bậc cao
skewness và kurtosis đến khả năng giải thích sự biến động của lợi nhuận cổ phiếu để
tìm ra mô hình phù hợp nhất trong điều kiện Việt Nam thực sự là điều cần thiết trong
bối cảnh hiện tại.
Dưới góc độ yêu thích đề tài cùng với mong muốn hỗ trợ thêm nữa công tác định
giá cổ phiếu, đề tài: “KIỂM ĐỊNH TÁC ĐỘNG CỦA MOMENT BẬC CAO ĐẾN
SUẤT SINH LỜI CỔ PHIẾU CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM” được
lựa chọn làm luận văn thạc sĩ. Với phương pháp ước lượng bền vững System GMM, kết
quả không chỉ là bằng chứng khoa học trong nghiên cứu mà còn đóng góp thực tế cho
nhà đầu tư, công ty chứng khoán, quỹ đầu tư cũng như các nhà hoạch định chính sách
trong việc lựa chọn và vận dụng mô hình định giá tài sản vốn phù hợp với điều kiện thị
trường Việt Nam.


3
1.2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu
Đề tài được thực hiện với mục tiêu xem xét sự giải thích của các yếu tố moment
bậc cao gồm skewness và kurtosis về sự biến động lợi luận kỳ vọng cổ phiếu.
Để thực hiện mục tiêu đó, mục tiêu trung gian mà luận văn đạt được thông qua

việc nghiên cứu đề tài:
- Phân tích mức độ và chiều hướng tác động của các moment skewness và kurtosis
đến lợi nhuận kỳ vọng cổ phiếu, từ đó so sánh khả năng giải thích mô hình CAPM và
mô hình moment CAPM.
- Phân tích mức độ và chiều hướng tác động của các moment skewness và kurtosis
đến lợi nhuận kỳ vọng cổ phiếu trong điều kiện thị trường đi lên và thị trường đi xuống.
- Xem xét khả năng giải thích của các nhân tố moment bậc cao ở các nhóm ngành
đến lợi nhuận cổ phiếu.
1.2.2. Câu hỏi nghiên cứu
Bài viết tập trung trả lời cho các câu hỏi sau:
Các yếu tố moment bậc cao skewness và kurtosis có tác động đến suất sinh lời
của cổ phiếu các công ty niêm yết tại Việt Nam không? Mức độ và chiều hướng tác động
như thế nào?
Giữa mô hình CAPM truyền thống và mô hình moment CAPM được nghiên cứu
đề xuất thì mô hình nào giải thích tốt hơn suất sinh lời của cổ phiếu tại Việt Nam?
Trong điều kiện thị trường đi lên hoặc đi xuống thì việc tác động của các nhân tố
moment sẽ thay đổi ra sao?
Trong tất cả các ngành thì những ngành nào có ảnh hưởng nhiều đến khả năng
giải thích của các nhân tố momnet bậc cao đến lợi nhuận cổ phiếu?
Việc trả lời những câu hỏi này sẽ giúp luận văn hoàn thành các mục tiêu đề ra.
Để từ đó có những kết luận và hàm ý chính sách về việc ứng dụng mô hình trong phân
tích tác động các nhân tố đến lợi nhuận cổ phiếu.


4
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu của luận văn tập
trung vào 3 vấn đề:
(i)

Tỷ suất sinh lời cổ phiếu

(ii) Các nhân tố rủi ro bao gồm nhân tố beta và hai nhân tố moment bậc cao
skewness, kurtosis
(iii) Mối tương quan giữa các nhân tố rủi ro với tỷ suất sinh lời cổ phiếu
Phạm vi nghiên cứu: các cổ phiếu các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng
khoán Tp.HCM – HOSE giai đoạn 2006 - 2015. Luận văn lựa chọn thời gian nghiên cứu
từ năm 2006 vì đây là năm thị trường chứng khoán Việt Nam bắt đầu tăng trưởng nóng,
giai đoạn này cũng có nhiều biến cố với cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008.
Đồng thời, đây là giai đoạn mà các công ty tham gia niêm yết nhiều hơn, cơ sở dữ liệu
cũng phong phú và đa dạng hơn.
1.4. Phương pháp nghiên cứu
Để thực hiện các mục tiêu của đề tài nghiên cứu, luận văn chủ yếu sử dụng
phương pháp nghiên cứu định lượng. Đầu tiên, sử dụng công cụ Mocrosoft Excel để xử
lý dữ liệu thô, tính toán tỷ suất sinh lời cổ phiếu, nhân tố rủi ro beta, skewness và kurtosis
cho mô hình thông qua dữ liệu chuỗi thời gian với tần suất ngày, kết hợp với Eview 8
để thực hiện vẽ một số biểu đồ phục vụ thống kê mô tả, sau đó sử dụng công cụ Stata
12 để hồi quy dữ liệu bảng không cân bằng với tần suất năm nhằm kiểm định tác động
của các nhân tố moment bậc cao đến suất sinh lời cổ phiếu.
Mô hình nghiên cứu của luận văn được xây dựng dựa trên mô hình CAPM và kế
thừa các mô hình thực nghiệm của Kraus và Litzenberger (1976) & Hung và cộng sự
(2003) để kiểm định tác động của các yếu tố moment bậc cao đến suất sinh lời cổ phiếu.
Luận văn cũng phân tích khả năng giải thích các biến độc lập đến suất sinh lời cổ phiếu
trong điều kiện thị trường đi lên và đi xuống bằng việc bổ sung thêm biến giả D và phân
tích ảnh hưởng yếu tố ngành (biến giả GICS) đến khả năng giả thích của hai nhân tố rủi
ro moment bậc cao tác động đến lợi nhuận cổ phiếu.
Về phương pháp ước lượng hồi quy, luận văn sử dụng nhiều phương pháp bao
gồm phương pháp ước lượng Pooled OLS, Fixed Effect, Random Effect, System GMM

5
để so sánh các kết quả nghiên cứu, kết hợp các kiểm định để lựa chọn phương pháp phù
hợp cũng như ý nghĩa thống kê của mô hình.
1.5. Đóng góp của đề tài
Nghiên cứu này sẽ bổ sung bằng chứng thực nghiệm về tác động của các yếu tố
moment bậc cao đến suất sinh lời của cổ phiếu niêm yết tại Việt Nam. Điểm mới của
nghiên cứu này so với các nghiên cứu trước là đưa vào biến giả đại diện cho yếu tố thị
trường trong kiểm định nhằm thấy rõ hơn xu hướng tác động của các nhân tố moment
bậc cao tới lợi nhuận khi thị trường đi lên và thị trường đi xuống. Đồng thời, việc đưa
vào biến giả ngành trong phân tích sẽ thấy được mức độ ảnh hưởng của từng ngành đến
việc giải thích của các moment bậc cao tác động lợi nhuận cổ phiếu.
Ngoài ra, việc áp dụng phương pháp ước lượng System GMM cho dữ liệu bảng
cũng là một điểm mới khác của luận văn. Phương pháp này sẽ khắc phục rất nhiều các
vấn đề thống kê như đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi và thậm chí là
hiện tượng nội sinh của mô hình mà các nghiên cứu trước về chủ đề này chưa thực hiện.
Do đó, kết quả nghiên cứu khá bền vững và đáng tin cậy.
Kết quả nghiên cứu sẽ gợi mở những hàm ý chính sách quan trọng cho nhà quản
lý danh mục và nhà đầu tư trong việc phân tích và lựa chọn chứng khoán để đảm bảo
hiệu quả của hoạt động đầu tư. Đồng thời, kết quả cũng sẽ cung cấp thông tin cho nhà
hoạch định chính sách để quản lý hoạt động hiệu quả của thị trường.
1.6. Kết cấu đề tài
Ngoài các phần danh mục viết tắt, danh mục bảng, danh mục hình, tài liệu tham
khảo và phụ lục thì đề tài được kết cấu thành 5 chương, cụ thể như sau:
Chương 1 - Giới thiệu. Chương này trình bày tóm lược các nội dung chính của
luận văn, bao gồm: bối cảnh nghiên cứu và lý do chọn đề tài, mục tiêu và câu hỏi nghiên
cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đóng góp đề tài và
cuối cùng là kết cấu của nghiên cứu.
Chương 2 - Cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm về tác động của yếu tố
moment bậc cao đến lợi nhuận cổ phiếu. Các cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài sẽ được
trình bày trong chương này như lý thuyết nền tảng danh mục đầu tư Markowitz, đây là

6
cơ sở hình thành lý thuyết thị trường vốn và mô hình định giá tài sản vốn CAPM. Tiếp
theo là phần tổng hợp và đánh giá các công trình nghiên cứu trước đó ở cả Việt Nam và
nước ngoài về sự ảnh hưởng các nhân tố moment bậc cao đến lợi nhuận cổ phiếu. Từ
đó, luận văn sẽ đưa ra các giả thuyết nghiên cứu làm cơ sở để phát triển các mô hình
nghiên cứu.
Chương 3 - Phương pháp nghiên cứu. Trong chương này, luận văn sẽ trình bày
cách thu thập nguồn dữ liệu nghiên cứu, trình bày các mô hình và cách xử lý, tính toán
các biến của mô hình. Tiếp theo, các phương pháp ước lượng hồi quy bao gồm phương
pháp Pooled OLS, Fixed Effect, Random Effect và các kiểm định lựa chọn mô hình
cũng được nêu lên. Bên cạnh đó, sơ lược về phương pháp ước lượng System GMM cùng
với các kiểm định sẽ là điểm mới nghiên cứu để thấy rõ hơn về vai trò cũng như tính ưu
việt của phương pháp.
Chương 4 - Kết quả nghiên cứu và thảo luận. Chương này trình bày các kết quả
nghiên cứu và thảo luận một số vấn đề về mô hình. Cụ thể, mẫu nghiên cứu sẽ được khái
quát để có cái nhìn tổng quan về tình hình thị trường. Kết quả hồi quy các mô hình bằng
các phương pháp khác nhau sẽ được tóm tắt và thảo luận về khả năng giải thích của các
nhân tố rủi ro đến lợi nhuận cổ phiếu.
Chương 5 - Kết luận và hàm ý chính sách. Chương này sẽ trình bày các kết luận
nhằm trả lời cho những câu hỏi đã đặt ra, từ đó nêu lên hàm ý chính sách và các kiến
nghị cho nhà đầu tư. Đồng thời, những hạn chế của đề tài sẽ được đề cập và sau cùng là
phần gợi ý cho hướng nghiên cứu tiếp theo.


7

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM
VỀ TÁC ĐỘNG CỦA YẾU TỐ MOMENT BẬC CAO ĐẾN LỢI NHUẬN

CỔ PHIẾU
Cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài sẽ được trình bày trong chương này như lý
thuyết nền tảng danh mục đầu tư Markowitz, đây là cơ sở hình thành lý thuyết thị trường
vốn và mô hình định giá tài sản vốn CAPM. Tiếp theo là phần tổng hợp và đánh giá các
công trình nghiên cứu trước đó ở cả Việt Nam và nước ngoài về sự ảnh hưởng các nhân
tố momnet bậc cao đến lợi nhuận cổ phiếu. Từ đó, luận văn sẽ đưa ra các giả thuyết
nghiên cứu làm cơ sở để phát triển các mô hình nghiên cứu được trình bày chương 3.
2.1. Lý thuyết thị trường vốn và mô hình CAPM
2.1.1. Lý thuyết danh mục đầu tư Markowitz
Xuất phát từ vấn đề quản lý danh mục đầu tư, một vấn đề đặt ra là làm thế nào để
quản lý danh mục đầu tư một cách tối ưu nhất? Dựa trên nền tảng lý thuyết về lợi nhuận
và rủi ro kết hợp sử dụng phương pháp thống kê cùng với hàng loạt các thuật toán ma
trận thì Harry Markowitz cho ra đời Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (Lý thuyết danh
mục đầu tư) được công bố vào năm 1952 trên tạp chí tài chính. Theo đó, Markowitz đã
phát hiện việc kết hợp các danh mục cổ phiếu rủi ro sẽ tạo thành một danh mục ít rủi ro
hơn là để riêng cổ phiếu riêng lẻ, đồng thời ông cũng khẳng định tầm quan trọng của
việc phải đa dạng hóa đầu tư để giảm tổng rủi ro cho danh mục.
Hình 2.1: Đường biên hiệu quả

E(Rp)

Đường biên
hiệu quả

𝝈𝑷
Nguồn: Markowitz (1952).


8
Markowitz đã chỉ ra rằng tập hợp các danh mục tài sản có lợi nhuận kỳ vọng cao

nhất ứng với mỗi mức rủi ro sẽ hình thành đường biên hiệu quả (Xem hình 2.1). Mỗi
nhà đầu tư đều mong muốn với một mức rủi ro bất kỳ thì danh mục đầu tư luôn mang
lại tỷ suất sinh lợi cao nhất có thể, và thông thường những danh mục nằm trên đường
biên hiệu quả sẽ được ưu tiên lựa chọn hơn là những tài sản riêng lẻ hoặc danh mục nằm
dưới đường biên hiệu quả.
2.1.2. Lý thuyết thị trường vốn và mô hình CAPM
Dựa trên nền tảng lý thuyết của Markowitz (1952) thì Sharpe (1964), Lintner
(1965) và Mossin (1966) đã giới thiệu các nghiên cứu về lý thuyết thị trường vốn, đánh
dấu sự ra đời của lý thuyết định giá tài sản và là cơ sở hình thành mô hình định giá tài
sản vốn CAPM. Áp dụng lý thuyết Markowitz, xây dựng một danh mục đầu tư gồm tài
sản phi rủi ro và danh mục thị trường M sẽ tạo nên đường thị trường vốn CML. Mọi
nhà đầu tư sẽ chọn danh mục tối ưu nằm trên đường CML được tạo ra bằng cách kết
hợp tài sản phi rủi ro với danh mục mục thị trường M.
Hình 2.2: Đường thị trường vốn CML

E(Rp)

E(RM)

CML

Đường biên
hiệu quả

M

Rf

𝝈𝑷

𝝈𝑴
Nguồn: Bodie và cộng sự (2011).
Phương trình đường CML có thể được viết như sau:
𝐸 (𝑅𝑃 ) = 𝑅𝑓 +

𝐸 (𝑅𝑀 ) − 𝑅𝑓
. 𝜎𝑃
𝜎𝑀

Trong đó:
E(RP)

suất sinh danh mục P


9
Rf

suất sinh lời tài sản phi rủi ro

𝐸 (𝑅𝑀 ) − 𝑅𝑓

mức bù rủi ro của thị trường

𝜎𝑃

độ lệch chuẩn của danh mục P

𝜎𝑀

độ lệch chuẩn của danh mục thị trường

Đặt 𝛽𝑖 =

𝑐𝑜𝑣(𝑅𝑖, 𝑅𝑀 )
2
𝜎𝑀

thì beta chính là thước đo rủi ro hệ thống của chứng khoán

trong tương quan với danh mục thị trường. Danh mục thị trường có beta bằng một, do
đó nếu một chứng khoán có beta lớn hơn 1 thì chứng khoán này có rủi ro hệ thống lớn
hơn thị trường. Cụ thể, hệ số beta một chứng khoán bằng 1.2 cho biết lợi nhuận cổ phiếu
biến động gấp 1.2 lần lợi nhuận thị trường, hàm ý khi nền kinh tế thuận lợi thì lợi nhuận
cổ phiếu tăng nhanh hơn lợi nhuận thị trường, nhưng khi nền kinh tế bất lợi thì lợi nhuận
cổ phiếu giảm nhanh hơn lợi nhuận thị trường. Phương trình đường CML được viết lại:
𝐸 (𝑅𝑖 ) = 𝑅𝑓 + 𝛽𝑖 . [𝐸 (𝑅𝑀 ) − 𝑅𝑓 ]
Đây chính là mô hình CAPM nhằm mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận
kỳ vọng của một chứng khoán và nó được biểu thị qua đường thị trường chứng khoán –
SML. Mô hình CAPM thực tế là một trường hợp của lý thuyết thị trường vốn khi thay
thế một danh mục bởi một chứng khoán bất kỳ. Khi chứng khoán này tham gia vào danh
mục đầu tư thì chúng có mối tương quan với nhau để triệt tiêu rủi ro cá biệt và chỉ còn
lại rủi ro hệ thống được đo lường bằng hiệp phương sai của chứng khoán đó với danh
mục thị trường.
Hình 2.3: Đường thị trường chứng khoán SML
E(R)

SML
E(Ri)
RM

Độ dốc của SML
là phần bù rủi ro

M

Rf

Beta âm

1

𝛽𝑖

Nguồn: Bodie và cộng sự (2011).

β


10
SML thể hiện lợi nhuận của một chứng khoán có được để bù đắp phần rủi ro mà
nhà đầu tư chấp nhận đầu tư vào một chứng khoán rủi ro. Ở trạng thái cân bằng, những
chứng khoán được định giá hợp lý đều nằm trên đường SML, các chứng khoán nằm bên
dưới hoặc bên trên đường SML biểu thị tình trạng giá phản ánh chưa đúng thực tế khi
cân bằng.
Hình 2.4: Chứng khoán được định giá thấp và cao
E(R)
B (Định giá thấp)

SML

A
E(RA)

C (Định giá cao)

Rf

𝛽𝐴

β

Nguồn: Bodie và cộng sự (2011).
Cụ thể, những chứng khoán bị định giá thấp sẽ nằm phía trên đường SML, những
chứng khoán này có lợi nhuận thực tế cao hơn lợi nhuận kỳ vọng. Ngược lại, những
chứng khoán định giá cao sẽ nằm phía dưới đường SML, với những chứng khoán này
có tỷ suất sinh lời thực tế thấp hơn tỷ suất sinh lời theo yêu cầu của mô hình định giá tài
sản vốn. Chênh lệch giữa tỷ suất lợi nhuận thực tế và tỷ suất lợi nhuận hợp lý theo mô
hình định giá tài sản vốn được đo bởi giá trị anpha. Những chứng khoán được định giá
thấp sẽ có giá trị anpha dương. Những chứng khoán này được kỳ vọng sẽ tăng giá trong
tương lai được khuyến nghị nên mua vào và nắm giữ trong danh mục đầu tư. Ngược lại,
những chứng khoán được định giá cao sẽ có giá trị anpha âm. Giá của những chứng
khoán này sẽ giảm trong tương lai.
Mô hình CAPM ra đời được coi là cốt lõi của lý thuyết đầu tư hiện đại, cho tới
nay CAPM vẫn là mô hình được được nhà đầu tư cũng như các công ty quản lý quỹ lựa
chọn để định giá cổ phiếu. Ưu điểm của mô hình là đơn giản và có thể ứng dụng được
trên thực tế như: xác định giá trị hợp lý của tài sản rủi ro phục vụ định giá chứng khoán,


11

ước lượng suất sinh lời kỳ vọng chứng khoán, hoặc mức độ rủi ro của danh mục đầu
tư…. Tuy nhiên, cũng như các mô hình khác thì CAPM cũng có nhiều hạn chế và tranh
luận bởi các nhà nghiên cứu khác nhau. Các lý thuyết này xem xét việc đánh giá khoản
mục đầu tư dựa trên lợi nhuận kỳ vọng (mean) và rủi ro (variance) với các giả định phân
phối chuẩn. Thực tế, đa số các tài sản đều có phân phối lệch trái hoặc lệch phải, cũng có
thể gù hoặc nhọn, Kraus và Litzenberger (1976) đã kiểm định mô hình CAPM đối với
sự bất đối xứng và khẳng định các cổ phiếu lệch phải sẽ có cơ hội được hưởng tỷ suất
sinh lời rất lớn.
2.2. Các yếu tố moment bậc cao trong định giá tài sản
2.2.1. Hiểu về skewness và kurtosis
Thuyết danh mục đầu tư của Markowitz (1952) và mô hình CAPM giả định lợi
nhuận của tài sản được phân bổ theo phân phối chuẩn tuyệt đối, nghĩa là chỉ xem xét
yếu tố gái trị trung bình và phương sai. Do đó, đường cong của phân phối một tài sản có
hình dạng chuông đối xứng. Tuy nhiên, dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm cũng như
thực tế đã chứng minh, không có lợi nhuận của tài sản nào phân bổ đối xứng tuyệt đối,
có thể lệch trái hoặc lệch phải, đồng thời cũng có thể phân bổ với hình dạng nhọn hoặc
gù. Sự lệch trái hoặc phải được đo lường bằng skewness và mức độ gù hoặc nhọn được
đo lường bằng kurtosis. Hai yếu tố moment bậc cao skewness và kurtosis cùng với hai
moment đầu tiên được biết đến là giá trị trung bình (mean) và phương sai (variance) mô
tả tổng thể hình dạng phân phối xác suất của một tài sản.
2.2.1.1. Yếu tố skewness
Skewness là moment bậc cao thứ ba dùng đo lường độ xiên hoặc độ lệch của
phân phối.
Hình 2.5: Hình dạng phân phối của yếu tố skewness

Normal Curve

Positive Skew

Negative Skew

12
Phân phối chuẩn luôn có hệ số skewness bằng không. Phân phối có skewness
dương (positive sknew, right-skewed) là phân phối có phần đuôi dài hơn về bên phải phía mà lợi nhuận sẽ cao hơn so với bình thường. Ngược lại, phân phối có skewness âm
(negative skew, left-skewed) là phân phối có phần đuôi dài hơn về phía trái - phía mà
lợi nhuận sẽ thấp hơn so với bình thường. Khi giá trị tuyệt đối của skewness càng lớn
thì tập dữ liệu càng bất đối xứng.
Skewness mang ý nghĩa quan trọng trong đầu tư. Giả sử một nhà đầu tư đang
nắm một danh mục đầu tư thời hạn t. Trong chuỗi thời gian này, khi quan sát nhận thấy
có một hoặc hai ngày suất sinh lời bị âm rất mạnh, đây được xem là một rủi ro đối với
các nhà đầu tư và nó được biểu thị thông qua hệ số skewness âm. Do đó, nếu nắm một
danh mục có hệ số skewness âm thì trong tương lai rất dể xuất hiện hiện tượng tỷ suất
sinh lời bị âm. Ngược lại, nếu nắm một danh mục có skewness dương, phần đuôi lệch
phải hàm ý có một số tỷ suất lợi nhuận cao sẽ xuất hiện trong tương lai, mặc dù tỷ suất
sinh lời trung bình thấp nhưng việc xuất hiện một hay nhiều tỷ suất sinh lời cao bất ngờ
sẽ đẩy suất sinh lời kỳ vọng danh mục của nhà đầu tư lên cao. Do đó có thể nói skewness
dương là tốt (Peñaranda, 2007).
2.2.1.2. Yếu tố kurtosis
Kurtosis là moment bậc cao thứ tư dùng đo lường độ nhọn hay mức độ lệch phần
đuôi của phân phối.
Hình 2.6: Hình dạng phân phối của yếu tố kurtosis

Leptokurtic
Mesokurtic
Platykurtic


13
Phân phối có dạng nhọn khi giá trị kurtosis dương (leptokurtic) và có dạng bẹt

khi giá trị kurtosis âm (platykurtic). Một phân phối dạng leptokurtic sẽ có đỉnh nhọn và
phần đuôi “béo” hơn (thuật ngữ ban đầu là “fat tail” được hiểu là phân phối có xác suất
nhận các giá trị ở hai đuôi cao hơn so với phân phối chuẩn) so với thông thường
(mesokurtic). Ngược lại, một phân phối dạng platykurtic sẽ có đỉnh rộng và phần đuôi
“gầy” hơn (“thin tail” được hiểu là phân phối có xác suất nhận các giá trị ở hai đuôi thấp
hơn so với phân phối chuẩn) so với thông thường.
Trong quản lý danh mục, nhà đầu tư thường quan tâm tới đuôi phía trái nhiều
hơn vì nó đại diện cho xác suất xuất hiện các khoản lỗ. Khi phân phối có kurtosis dương
thì nghĩa là phân phối các khoản lỗ sẽ tập trung ở đuôi nhiều hơn, như vậy độ an toàn
không cao và đây là một rủi ro cần đề phòng. Ngược lại, phân phối có kurtosis âm đồng
nghĩa với việc phân phối xác suất các khoản lỗ sẽ ít hơn so với thông thường, điều này
hàm ý rủi ro cũng ít hơn (Peñaranda, 2007).
Trong phân tích đầu tư, skewness và kurtosis là hai chỉ số cần phải đo lường bên
cạnh giá trị kỳ vọng và phương sai vì đây mới thực sự là những chỉ số rủi ro. Thông
thường một tài sản có skewness dương và kurtosis âm là những cổ phiếu được ưa thích
lựa chọn vì có nhiều ngày suất sinh lời tăng đột biến (skewness dương) mà độ an toàn
lại cao (kurtosis âm).
2.2.2. Đo lường skewness và kurtosis
Fama và Macbeth (1973) đã tìm hiểu về mối quan hệ giữa lợi nhuận trung bình
và rủi ro cổ phiếu trên Sàn giao dịch chứng khoán New York. Dựa trên bộ dữ liệu của
tấc cả các loại chứng khoán giao dịch trên thị trường giai đoạn 1926 – 1968 và với
phương pháp ước lượng OLS thì tác giả cho rằng phân phối của lợi nhuận trên danh mục
tài sản không tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Nhiều nghiên cứu cho thấy sự lệch
hoặc gù là do ảnh hưởng các nhân tố moment bậc cao. Kraus và Litzenberger (1976)
cho rằng nếu lợi nhuận kỳ vọng của danh mục có hình dạng không đối xứng thì mô hình
nghiên cứu cần bổ sung thêm một nhân tố mới là skewness. Hay Hwang và Satchell
(1999) là tác giả tiếp theo mở rộng mô hình của Kraus và Litzenberger cho rằng kurtosis
có khả năng giải thích sự biến động của lợi nhuận tương đương với nhân tố skewness.
Chính vì vậy, hai nhân tố moment bậc cao là cần thiết trong mô hình định giá tài sản
vốn. Có thể đo lường skewness và kurtosis của một tài sản qua công thức

14
3
𝑇
1
𝑅𝑖𝑡 − 𝑅̅𝑖
∑ [
]
𝑆𝑘𝑒𝑤𝑛𝑒𝑠𝑠 =
𝑇 − 1 𝑡=1
𝜎𝑖
4
𝑇
1
𝑅𝑖𝑡 − 𝑅̅𝑖
∑ [
] −3
𝐾𝑢𝑟𝑡𝑜𝑠𝑖𝑠 =
𝑇 − 1 𝑡=1
𝜎𝑖

Trong đó: 𝑅𝑖 , 𝑅̅𝑖 , 𝜎𝑖 lần lượt là lợi nhuận, lợi nhuận kỳ vọng và độ lệch chuẩn
của tài sản i.
Tuy nhiên hai công thức trên chỉ mới xem xét độ lệch và độ nhọn của phân phối
một tài sản mà chưa xem xét trong bối cảnh thị trường nên việc sử dụng công thức này
trong định giá tài sản là chưa phù hợp. Theo Kraus và Litzenberger (1976), yếu tố
systematic skewness (coskewness) là phù hợp trong định giá bởi coskewness được hiểu
là thành phần của yếu tố skewness của một tài sản liên hợp đến skewness của toàn bộ
danh mục thị trường. Theo đó, yếu tố này được tính tương tự như hệ số beta thị trường,

cụ thể:
𝑆𝑘𝑒𝑤 =

𝐸[{𝑅𝑖 − 𝐸(𝑅𝑖 )}{𝑅𝑚 − 𝐸(𝑅𝑚 )}2 ]
{𝑅𝑚 − 𝐸(𝑅𝑚 )}3

Việc đo lường yếu tố kurtosis cũng tương tự:
𝐸[{𝑅𝑖 − 𝐸(𝑅𝑖 )}{𝑅𝑚 − 𝐸(𝑅𝑚 )}3 ]
𝐾𝑢𝑟𝑡 =
{𝑅𝑚 − 𝐸(𝑅𝑚 )}4
Với Ri và Rm lần lượt là lợi nhuận tài sản i và danh mục thị trường.
2.3. Bằng chứng thực nghiệm về tác động của yếu tố moment bậc cao đến lợi nhuận
cổ phiếu
Đề cập tới vấn đề rủi ro và lợi nhuận cũng như việc áp dụng các mô hình định
giá tài sản vốn để kiểm định khả năng dự báo lợi nhuận của cổ phiếu thì trên thế giới và
Việt Nam đã có rất nhiều công trình nghiên cứu. Cho tới nay, hai mô hình định giá tài
sản vốn nổi tiếng là mô hình CAPM và mô hình ba nhân tố vẫn được ưa chuộng áp dụng.
Tuy nhiên, đã có rất nhiều nhà nghiên cứu cho rằng việc không xem xét tác động của
các yếu tố moment bậc cao là một rủi ro tiềm ẩn với các nhà đầu tư. Những nghiên cứu
nổi bật tập trung phân tích các yếu tố moment bậc cao có thể kể đến như nghiên cứu
Kraus và Litzenberger (1976), Harvey và Siddique (2000), Hung và cộng sự (2003),


15
Agarwal và cộng sự (2008), Doan (2011), Kostakis và cộng sự (2011), Hassan và Kamil
(2013), Trương Quốc Thái (2013), Ajibola và cộng sự (2015), Võ Xuân Vinh và Nguyễn
Quốc Chí (2014).
Dựa trên nhiều nghiên cứu khác nhau của các tác giả trên thế giới cho rằng phân
phối của lợi nhuận không đối xứng thì một nghiên cứu đóng vai trò quan trọng trong
việc minh chứng moment bậc cao là yếu tố tác động đến phân phối của lợi nhuận chính

là nghiên cứu của Kraus và Litzenberger (1976). Nghiên cứu cho rằng nếu lợi nhuận kỳ
vọng của danh mục có hình dạng không đối xứng thì mô hình nghiên cứu cần bổ sung
thêm một nhân tố mới là skewness. Thật vậy, dựa trên bộ dữ liệu nghiên cứu từ năm
1935 đến năm 1970 với tần suất tháng lấy trên sở giao dịch chứng khoán New York
(NYSE), và với dữ liệu nghiên cứu là kiểu dữ liệu chéo, nghiên cứu cho thấy các ước
lượng hệ số beta và skewness đều có ý nghĩa thống kê và là ước lượng vững. Trong đó
yếu tố beta có tác động cùng chiều với lợi nhuận và yếu tố skewness tác động ngược
chiều đến lợi nhuận. Đây là nghiên cứu nền tảng mà sau này nhiều nhà nghiên cứu khác
đã tham khảo và phát triển thêm bằng việc bổ sung nhân tố moment thứ tư hoặc nghiên
cứu trên bộ dữ liệu thực nghiệm khác.
Harvey và Siddique (2000) tìm thấy sự tác động của yếu tố moment bậc cao
skewness có tác động đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu. Dựa trên bộ dữ liệu cổ phiếu thu
thập trên các sàn giao dịch NYSE, AMEX, NASDAQ giai đoạn 1963 – 1993 với tần
suất tháng, tác giả lần lượt đưa vào mô hình CAPM, mô hình ba nhân tố của Fama và
French (1993) nhân tố skewness để xem xét mức độ phù hợp các mô hình thông qua giá
trị R2 hiệu chỉnh. Bằng hai phương pháp hồi quy là ước lượng hợp lý tối đa (Maximum
Likelihood) và ước lượng OLS với kiểu dự liệu chéo, nghiên cứu cho thấy sự tác động
của phần bù rủi ro skewness tới tỷ suất sinh lời kỳ vọng của danh mục cổ phiếu, trong
trường hợp mô hình có thêm nhân tố quy mô và giá trị thì mô hình vẫn có ý nghĩa thống
kê. Ở nghiên cứu này, điểm khác biệt so với nghiên cứu của Kraus và Litzenberger
(1976) là phương pháp nghiên cứu, cụ thể Harvey và Siddique (2000) sau khi tính hệ số
skewness, tác giả phân chia thành các danh mục có hệ số này từ thấp đến cao, sau đó lấy
danh mục có hệ số skewness thấp trừ cho danh mục có hệ số skewness cao, hay nói cách
khác tác giả kỳ vọng một cổ phiếu có hệ số skewness thấp sẽ có mức bù tương xứng cho
rủi ro mà nhà đầu tư gánh chịu bởi cổ phiếu có skewness thấp rủi ro hơn.